Giter Club home page Giter Club logo

mlp-mixer-cifar10's Introduction

MLP-Mixer-CIFAR10

This repository implements MLP-Mixer as proposed in MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision. The paper introduces an all MLP (Multi-layer Perceptron) architecture for computer vision tasks. Yannic Kilcher walks through the architecture in this video.

Experiments reported in this repository are on CIFAR-10.

What's included?

  • Distributed training with mixed-precision.
  • Visualization of the token-mixing MLP weights.
  • A TensorBoard callback to keep track of the learned linear projections of the image patches.
Screen.Recording.2021-05-25.at.5.49.20.PM.mov

Notebooks

Note: These notebooks are runnable on Colab. If you don't have access to a tensor-core GPU, please disable the mixed-precision block while running the code.

Results

MLP-Mixer achieves competitive results. The figure below summarizes top-1 accuracies on CIFAR-10 test set with respect to varying MLP blocks.


Notable hyperparameters are:

  • Image size: 72x72
  • Patch size: 9x9
  • Hidden dimension for patches: 64
  • Hidden dimension for patches: 128

The table below reports the parameter counts for the different MLP-Mixer variants:


ResNet20 (0.571969 Million) achieves 78.14% under the exact same training configuration. Refer to this notebook for more details.

Models

You can reproduce the results reported above. The model files are available here.

Acknowledgements

ML-GDE Program for providing GCP credits.

mlp-mixer-cifar10's People

Contributors

sayakpaul avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar

mlp-mixer-cifar10's Issues

Could patches number != MLP token mixing dimension?

I try to change the model into B/16 MLP-Mixer.
is this setting, the patch number ( sequence length) != MLP token mixing dimension.
But the code will report an error when it implements "x = layers.Add()([x, token_mixing])" because the two operation numbers have different shapes.
Take an example,
B/16 Settings:
image 3232, 2D hidden layer 768, PP= 16*16, token mixing mlp dimentsion= 384, channel mlp dimension = 3072.
Thus patch number ( sequence length) = 4, table value shape= (4, 768)
When the code runs x = layers.Add()([x, token_mixing]) in the token mixing layer.
rx shape=[4, 768], token_mixing shape = [384, 768]

It is strange why the MLP-Mixer paper could set different parameters "patch number ( sequence length) != MLP token mixing dimensio"

Why the accuracy drops after epoch 100/100 (accuracy drops from 91% to 71%)

I trained the Network ( NUM_MIXER_LAYERS =4 )

At epoch 100:

Epoch 100/100

1/44 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.2472 - accuracy: 0.9160����������������������������������������������������������������������������������
3/44 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.2424 - accuracy: 0.9162����������������������������������������������������������������������������������
5/44 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.2431 - accuracy: 0.9155����������������������������������������������������������������������������������
7/44 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.2424 - accuracy: 0.9154����������������������������������������������������������������������������������
9/44 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.2419 - accuracy: 0.9155����������������������������������������������������������������������������������
11/44 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.2423 - accuracy: 0.9150����������������������������������������������������������������������������������
13/44 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.2426 - accuracy: 0.9145����������������������������������������������������������������������������������
15/44 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.2430 - accuracy: 0.9142����������������������������������������������������������������������������������
17/44 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 0.2433 - accuracy: 0.9140����������������������������������������������������������������������������������
19/44 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 0.2435 - accuracy: 0.9138����������������������������������������������������������������������������������
21/44 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.2438 - accuracy: 0.9136����������������������������������������������������������������������������������
23/44 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.2439 - accuracy: 0.9135����������������������������������������������������������������������������������
25/44 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.2440 - accuracy: 0.9134����������������������������������������������������������������������������������
27/44 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.2440 - accuracy: 0.9133����������������������������������������������������������������������������������
29/44 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.2442 - accuracy: 0.9132����������������������������������������������������������������������������������
31/44 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.2445 - accuracy: 0.9130����������������������������������������������������������������������������������
33/44 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2447 - accuracy: 0.9129����������������������������������������������������������������������������������
35/44 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.2450 - accuracy: 0.9127����������������������������������������������������������������������������������
37/44 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.2454 - accuracy: 0.9125����������������������������������������������������������������������������������
39/44 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.2459 - accuracy: 0.9123����������������������������������������������������������������������������������
41/44 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.2463 - accuracy: 0.9121����������������������������������������������������������������������������������
43/44 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.2469 - accuracy: 0.9119����������������������������������������������������������������������������������
44/44 [==============================] - 2s 46ms/step - loss: 0.2474 - accuracy: 0.9117 - val_loss: 1.1145 - val_accuracy: 0.7226

Then it still have an extra training,
1/313 [..............................] - ETA: 24:32 - loss: 0.5860 - accuracy: 0.8125���������������������������������������������������������������������������������������
8/313 [..............................] - ETA: 2s - loss: 1.2071 - accuracy: 0.6953 ������������������������������������������������������������������������������������
.....
313/313 [==============================] - ETA: 0s - loss: 1.0934 - accuracy: 0.7161������������������������������������������������������������������������������������
313/313 [==============================] - 12s 22ms/step - loss: 1.0934 - accuracy: 0.7161
Test accuracy: 71.61

Consider either turning off auto-sharding or switching the auto_shard_policy to DATA

Excuse me, when I try to run it on the serve, it tips:

Consider either turning off auto-sharding or switching the auto_shard_policy to DATA to shard this dataset. You can do this by creating a new tf.data.Options() object then setting options.experimental_distribute.auto_shard_policy = AutoShardPolicy.DATA before applying the options object to the dataset via dataset.with_options(options).
2021-11-21 11:59:20.861052: W tensorflow/python/util/util.cc:348] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.

BTW, my TensorFlow version is 2.4.0, how to fix this problem?

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.